Python 基于规则操纵列中的值

我在一个数据框中有3列-A、B和C。我想做的是，如果A不为null，B | C不为null，那么A中的行应该设置为null

这就是我遇到的错误：无法从空轴执行非空拍摄。

使用：

使用：

---

这里不需要第一个条件，所以解决方案应该简化：

dffinal = pd.DataFrame({
         'A':[np.nan,np.nan,4,5,5,np.nan],
         'B':[7,np.nan,np.nan,4,np.nan,np.nan],
         'C':[1,3,5,7,np.nan,np.nan],
})

print (dffinal)
     A    B    C
0  NaN  7.0  1.0
1  NaN  NaN  3.0
2  4.0  NaN  5.0
3  5.0  4.0  7.0
4  5.0  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN

mask = (dffinal['B'].notnull() | dffinal['C'].notnull())

dffinal.loc[mask, 'A'] = np.nan
print (dffinal)
     A    B    C
0  NaN  7.0  1.0
1  NaN  NaN  3.0
2  NaN  NaN  5.0
3  NaN  4.0  7.0
4  5.0  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN

与第一种情况相同的输出：

mask = dffinal['A'].notnull() & (dffinal['B'].notnull() | dffinal['C'].notnull())

dffinal.loc[mask, 'A'] = np.nan
print (dffinal)
     A    B    C
0  NaN  7.0  1.0
1  NaN  NaN  3.0
2  NaN  NaN  5.0
3  NaN  4.0  7.0
4  5.0  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN

---

这里不需要第一个条件，所以解决方案应该简化：

dffinal = pd.DataFrame({
         'A':[np.nan,np.nan,4,5,5,np.nan],
         'B':[7,np.nan,np.nan,4,np.nan,np.nan],
         'C':[1,3,5,7,np.nan,np.nan],
})

print (dffinal)
     A    B    C
0  NaN  7.0  1.0
1  NaN  NaN  3.0
2  4.0  NaN  5.0
3  5.0  4.0  7.0
4  5.0  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN

mask = (dffinal['B'].notnull() | dffinal['C'].notnull())

dffinal.loc[mask, 'A'] = np.nan
print (dffinal)
     A    B    C
0  NaN  7.0  1.0
1  NaN  NaN  3.0
2  NaN  NaN  5.0
3  NaN  4.0  7.0
4  5.0  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN

与第一种情况相同的输出：

mask = dffinal['A'].notnull() & (dffinal['B'].notnull() | dffinal['C'].notnull())

dffinal.loc[mask, 'A'] = np.nan
print (dffinal)
     A    B    C
0  NaN  7.0  1.0
1  NaN  NaN  3.0
2  NaN  NaN  5.0
3  NaN  4.0  7.0
4  5.0  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN